Client 的不支持返回值为原生类型（string,int)的服务操作调用，例如我们用如下服务操作： [WebGet] public ObjectQuery GetList(string entitySet...this.CurrentDataSource.CreateQuery(string.Format("SELECT VALUE E.{1} FROM MyEntities.{0} AS E", entitySet..., propertyName)).Distinct(); } 通过下面的方法调用 MyEntities.CreateQuery("GetList").AddQueryOption("entitySet... var q = MyEntities.CreateQuery("GetList").AddQueryOption("entitySet","'Test
创建实体集 import featuretools as ft #导入demo数据 data=ft.demo.load_Mock_customer() #定义一个实体集 es=ft.EntitySet(..."], es["transactions"]["product_id"]) es = es.add_relationship(new_relationship) 2.实体集根据已有的实体创建新的实体 EntitySet...），选择目标实体（target_entity），即你想获取的索引所在父实体 feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_entity...=True) #设置种子，总量大于125作为一个特定情况 es = ft.demo.load_mock_customer(return_entityset=True) #获取每一个customer总量大于..., feature_defs = ft.dfs(entityset=es_train, target_entity="customers
="T_Person" /> ...="T_Person" /> ...Name="T_Class" EntityType="LearnModel.T_Class" /> ...="T_Person" />
EntitySet（实体集）是表的集合以及它们之间的关系。可以将实体集视为另一个Python数据结构，该结构具有自己的方法和属性。）...我们可以使用以下命令在featuretools中创建一个空实体集： import featuretools as ft # Create new entityset es = ft.EntitySet...在添加entities并建立关联后，我们的entityset就算完成了，可以开始建立特征量了。 特征基元 在我们完全深入进行特征合成之前，我们需要了解特征基元。...我们传入entityset，target_entity，这是我们要添加特征的表，选择的trans_primitives（转换）和agg_primitives（聚合）： # Create new features...using specified primitives features, feature_names = ft.dfs(entityset = es, target_entity = 'clients
Finish，然后点击Generate 生成 生成对应的类 接下来我们ZCL_ZTAB_API_PO_PROCES_DPC_EXT 双击 点击方法->继承方法，选择A_PURCHASEORDER_GET_ENTITYSET...et_entityset = lt_purchaseorder.
image.showmeai.tech/machine_learning_in_action/209.png) 实体(Entities) 一个Entity可以视作是一个Pandas的数据框的表示，多个实体的集合称为Entityset...特征算子(Feature primitives) DFS通过将特征算子应用于Entityset的实体关系来构造新特征。算子就是一些特征工程的函数，例如groupby mean max min等等。...接下来我们创建一个特征EntitySet，它是一种包含多个数据框及其之间关系的结构。...# 构建实体集合es es = ft.EntitySet(id = 'sales') # 添加dataframe数据 es.add_dataframe(dataframe_name = 'bigmart...divide_numeric'] # 2列相加减乘除来生成新特征 agg_primitives=['sum', 'median','mean'] feature_matrix, feature_names = ft.dfs(entityset
_City = value; } } private EntitySet _Orders; public Customers()..._Orders = new EntitySet(); } [Association(Storage="_Orders",OtherKey="CustomerID...")] public EntitySet Orders { get { return this...._Orders = value; } } } 可以看到这里我们使用的是EntitySet和EntityRef来做主外键的关联的 修改Main方法中的代码 DataContext
第二个是entityset，它是实体(表)的集合，以及用来表示实体之间的关系。...首先，需要创建一个存放所有数据表的空实体集对象： import featuretools as ft es = ft.EntitySet(id='clients') 现在需要添加实体：每个实体都必须有一个索引...创建表之间关系并将其添加到entityset的代码如下所示： # 'clients'表与loans表关联 r_client_previous = ft.Relationship(es['clients'...接下来是进行特征构造，这也是自动化特征工程中最重要的一步： features, feature_names = ft.dfs(entityset=es, target_entity='clients',...', 'month', 'subtract', 'divide']) 当然，也可以让 featuretools 自动为我们选择特征： features, feature_names = ft.dfs(entityset
ODataConventionModelBuilder builder = new ODataConventionModelBuilder(); builder.EntitySet...这个EntitySet 方法就是将一个实体添加到EDM实体中。...modelBuilder.EntitySet("Products"); 字符串Products定义的是这个实体集的名称。控制器的名称必须匹配实体集的名称。...为每个实体集调用EntitySet，然后定义一个合适的控制器。 MapODataRoute 方法为OData终结点添加一个路由。
我们要了解这个库的三个主要组件： 实体Entities 深度特征合成Deep Feature Synthesis 特征基元Feature primitives 实体可看作是Pandas中数据帧的表征，多个实体的集合称为实体集Entityset...接着，我们要创建一个实体集EntitySet。实体集是一种包含多个数据帧及其之间关系的结构。那么，我们创建一个EntitySet并添加数据帧组合。...# creating and entity set 'es' es = ft.EntitySet(id = 'sales') # adding a dataframe es.entity_from_dataframe...Outlet_Establishment_Year', 'Outlet_Size', 'Outlet_Location_Type', 'Outlet_Type']) 下面打印出实体集EntitySet...feature_matrix, feature_names = ft.dfs(entityset=es, target_entity
深度特征综合（Deep Feature Synthesis ，DFS） 特征基元（Feature primitives） 一个Entity可以视作是一个Pandas的数据框的表示，多个实体的集合称为Entityset...DFS通过将特征基元应用于Entityset的实体关系来构造新特征。这些特征基元是手动生成特征时常用的方法。例如，基元“mean”将在聚合级别上找到变量的平均值。...在继续之前，我们将创建一个特征EntitySet，它是一种包含多个数据框及其之间关系的结构。那么，让我们创建一个EntitySet并将数据框组合添加进去。 ?...让我们检查一下EntitySet的摘要。 ? 如上所示，它包含两个实体，bigmart和outlet。两个表之间也形成了一种由Outlet_Identifier连接的关系。...回想一下，DFS使用Feature Primitives和EntitySet中存在的多个表来构造新特征。 ?
pd.DataFrame(X, columns=feature_names) 2.调用featuretools，构建数据集实体，并设置特征构建基元，调用dfs方法（深度特征合成）： es = ft.EntitySet...trans_primitives=['add_numeric', 'multiply_numeric'] # 取任意两列组合的相加和相乘，衍生新的特征 XNew, new_names = ft.dfs(entityset
varchar(50)", CanBeNull = false)] public string CategoryName { get; set; } private EntitySet...Board> _Boards; [Association(OtherKey = "BoardCategory", Storage = "_Boards")] public EntitySet..._Boards = new EntitySet(); } } } CategoryID和CategoryName的映射没有什么不同，只是我们还增加了一个Boards
ODataConventionModelBuilder builder = new ODataConventionModelBuilder(); var collectionSet = builder.EntitySet
import featuretools as ft ft.list_primitives() 2）Entity(实体) 可以被看作类似Pandas DataFrame, 多个实体的集合称为Entityset...axis=1) # df2为客户清单(cust_no唯一值) df2 = df[['cust_no']].drop_duplicates() df2.head() # 定义数据集 es = ft.EntitySet...是从多个数据集创建新特征的过程，可以通过设置搜索的最大深度(max_depth)来控制所特征生成的复杂性 ## 运行DFS特征衍生 features_matrix,feature_names = ft.dfs(entityset
ODataConventionModelBuilder builder = new ODataConventionModelBuilder(); builder.EntitySet...("Products"); // New code: builder.EntitySet("Suppliers");
EntitiesDeep Feature Synthesis (DFS)Feature primitives在 Featuretools 中，我们用 Entity 来囊括原本 Pandas DataFrame 的内容，而 EntitySet...DFS 通过 EntitySet 上指定的 Feature primitives 创建特征。例如，primitives中的mean函数将对变量在聚合时进行均值计算。
创建实体和实体集 # 创建一个空的实体集 es = ft.EntitySet(id = 'clients') #clients指定索引为client_id，时间索引为joined es = es.entity_from_dataframe...指定聚合和转换函数生成新特征 # 聚合特征，通过指定聚合agg_primitives和转换trans_primitives生成新特征 features, feature_names = ft.dfs(entityset...#聚合特征,并生成新特征 features, feature_names = ft.dfs(entityset = es, target_entity = 'clients') 0x0FF 总结 1.
我们可以通过以下操作在特征工具中创建一个空的实体集： import featuretools as ft # Create new entityset es = ft.EntitySet(id = 'clients...我们传入 entityset 和 target_entity，这是我们想要在其中添加特征的表，被选参数 trans_primitives（转换）和 agg_primitives（聚合）。...# Perform deep feature synthesis without specifying primitives features, feature_names = ft.dfs(entityset
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